一种利用随机相变纳米振荡器的伊辛哈密顿量求解器
介观与纳米尺度物理
2021-03-02 v3 应用物理
摘要
包括组合优化在内的计算难题可映射为寻找伊辛哈密顿量基态的问题。构建具有集体计算能力和分布式并行处理能力的物理系统可以加速基态搜索。在此，我们提出一种连续时间动力学系统（CTDS）方法，其中基态解表现为 CTDS 的稳定点或吸引子状态。我们利用相变纳米振荡器（PTNO）网络的涌现动力学来构建伊辛哈密顿量求解器。该硬件结构由电耦合的注入锁定随机 PTNO 组成，其双稳态相位模拟人工伊辛自旋。我们展示了随机 PTNO-CTDS 通过增加注入锁定信号强度逐步找到更优解的能力——类似于执行经典退火。我们在计算机模拟中证明，PTNO-CTDS 原型以高成功概率求解了一个基准 NP 难最大割问题。利用实验校准的数值模拟并纳入非理想因素，我们研究了伊辛哈密顿量求解器在规模递增的稠密最大割问题上的性能。对于 100 节点的稠密最大割问题，我们报告了高达 1.3×10⁷ 解/秒/瓦特的能量效率，这比最近展示的基于忆阻器的 Hopfield 网络提升了 5 倍，并比 CPU 和 GPU、量子退火器及光子伊辛求解器等其他候选方案高出数个数量级。这种展现高解吞吐量/瓦特的能效硬件可在工业规划与制造、国防与网络安全、生物信息学与药物发现等领域找到应用。
引用
@article{arxiv.2007.12331,
title = {An Ising Hamiltonian Solver using Stochastic Phase-Transition Nano- Oscillators},
author = {Sourav Dutta and Abhishek Khanna and Adou S. Assoa and Hanjong Paik and Darrell Schlom and Zoltan Toroczkai and Arijit Raychowdhury and Suman Datta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.12331},
year = {2021}
}
备注
23 pages, 6 figures, 1 table